Cómo utilizar la plantilla universal

Una guía sobre la Plantilla Universal y cómo optimizar su experiencia con la función.

:::(Info) (NOTA) La plantilla universal es una función beta que se está mejorando continuamente. Aún no se han añadido algunas funciones y estamos recibiendo sugerencias de los usuarios a medida que prueban esta función. Puedes contribuir al debate en el post de nuestra comunidad:::

La plantilla Universal Template es una experiencia única para construir análisis sin problemas. Permite cambiar entre tipos de visualización desacoplando la consulta y la visualización de los datos. La Plantilla Universal es compatible con todos los tipos de análisis y fuentes de datos de Tulip (Finalizaciones, Datos de tabla y Datos de máquina).

Uso de consultas y visualizaciones

La consulta es como una instrucción que le das al sistema detallando lo que quieres que haga con tus datos "brutos" de una App, una máquina o en una tabla Tulip. El resultado de la consulta es una representación tabular de los datos creados por Tulip Analytics en función de la configuración de la consulta. La consulta se configura en el panel lateral izquierdo del Analytics Editor.

Puede visualizar los datos de esa consulta con diferentes visualizaciones, mostrando todos o sólo partes seleccionadas de los mismos. La visualización se selecciona en la parte superior del Editor de análisis y se configura en el panel lateral derecho del Editor de análisis.

Siempre podrá ver el resultado de la consulta debajo de la visualización si hace clic en Mostrar resultado de la consulta, a menos que tenga seleccionada la visualización "Tabla".

Construcción de la consulta

Fuente de datos

Una fuente de datos es aquello sobre lo que se construye el análisis. Puede elegir entre los datos de finalización de una aplicación, datos de tabla o datos de máquina.

Si está creando un análisis para los datos de finalización de una aplicación, puede seleccionar varias aplicaciones. Esto hará que el análisis considere los registros de finalización de todas las aplicaciones seleccionadas.

Tenga en cuenta que si se seleccionan varias aplicaciones, los datos no se unirán, sino que cada finalización se tratará como una fila independiente. Esto significa que podrá analizar conjuntamente los "Campos" de las finalizaciones (por ejemplo, Usuario, Hora de inicio y Estación). Otros datos, como las variables de aplicación, se tratarán por separado para cada aplicación y tendrán "null" como valor para los registros de finalización de todas las demás aplicaciones.

Si está creando un análisis para máquinas, puede seleccionar uno o varios tipos de máquinas. Si desea crear un análisis para una máquina específica, añada un filtro adicional.

Agrupaciones y operaciones

Las agrupaciones y operaciones son las áreas centrales de la construcción de su consulta. Aquí es donde usted define cuáles de sus opciones de datos desea mostrar y en qué forma.

Agrupaciones

Las agrupaciones dan una instrucción para combinar los grupos tanto como sea posible. Si está familiarizado con la función GROUP BY de las herramientas habituales de QL y BI, el proceso de agrupación se comporta de forma casi idéntica. Las agrupaciones determinan los campos y tipos de datos para encontrar valores similares. Le permiten obtener una visión cada vez más granular de los datos que desea ver.

Las agrupaciones dan más control para definir qué filas deben combinarse. Una agrupación puede ser cualquier campo de cualquier tipo. Dependiendo de las operaciones que haya configurado, la adición de una o varias agrupaciones dará lugar a resultados diferentes.

Veamos algunas combinaciones de agrupaciones.

| | Una Agrupación | Múltiples Agrupaciones | | --- | --- | --- | | Sólo valores distintos | Una fila por cada fila de los datos de origen que muestre los valores del campo de agrupación y los valores distintos de esa fila | Una fila por cada fila de los datos de origen que muestre los valores de los campos de agrupación y los valores distintos de esa fila | | Sólo agregaciones | Una fila por cada entrada distinta del campo de agrupación con ese valor para la agrupación y los valores agregados de todas las filas de los datos de origen con ese Una fila por cada combinación de entradas distintas de los campos de agrupación con los respectivos valores de las agrupaciones y los valores agregados de todas las filas de los datos fuente con los respectivos valores de agrupación | Valores distintos y agregaciones | Una fila por cada fila de los datos fuente que muestre los valores de las agrupaciones y los valores distintos y los valores agregados de todas las filas de los datos fuente con ese valor de agrupación (es decir, los valores agregados son los valores de todas las filas de los datos fuente con ese valor de agrupación).es decir, los valores agregados son los mismos en todas las filas con el mismo valor de agrupación) | Una fila por cada fila de los datos de origen que muestre los valores de las agrupaciones y los valores agregados de todas las filas de los datos de origen con los respectivos valores de agrupación (es decir, los valores agregados son los mismos en todas las filas con los mismos valores de agrupación).

Es importante tener en cuenta que los datos sólo se mostrarán si existe una fila con información relevante. Si no hay datos en los datos de origen para un día concreto, el análisis aparecerá en blanco.

Veamos un ejemplo de cómo funcionan las agrupaciones:

Los datos de esta tabla muestran que hay 10 registros etiquetados como "muestra_0". Si queremos agrupar estos datos en una visualización que sólo muestre los diferentes puntos de muestra_0 en los que el recuento de defectos difiere, podemos utilizar agrupaciones para combinar conjuntos de datos similares.

Operaciones

Las operaciones pueden ser una agregación que combina varios registros o un campo, que no lo hace.

Las operaciones se dividen en dos categorías generales Valores distintos Los valores distintos representan puntos de datos individuales de los datos de origen. En el caso más sencillo, se trata de un valor de una variable de un registro de finalización, un campo de una tabla o un atributo de una máquina.

Pero también puede tratarse de un punto de datos más avanzado, como la suma de dos campos del mismo registro, una combinación de varias cadenas o una expresión que no incluya una función de agregación.

Utilizando una tabla que contenga un campo de valores (numéricos) y un campo de marcas de tiempo (datetime), podemos visualizar los valores por marca de tiempo para que aparezcan como tales:

1. Agregaciones

Las agregaciones son funciones que toman datos de varias filas y los combinan basándose en una lógica de conjunto. Hay un conjunto de funciones de agregación disponibles como selecciones preconfiguradas, o también puede utilizar funciones de agregación dentro del editor de expresiones para construir sus propias agregaciones avanzadas. Diferentes funciones de agregación funcionan para diferentes tipos de datos. Vea a continuación qué funciones están disponibles y qué tipos de datos admiten.

Funciones de agregacióndirectamente accesiblesPermiten combinar filas:

• Media
• Mediana
• Suma
• Mínimo
• Máximo
• Moda
• Desviación típica
• Percentil 95
• 5º percentil
• Ratio
• Ratio Complemento

Funciones de agregación disponibles en el editor de expresiones

Las funciones de agregación en el editor de expresiones pueden proporcionar datos más granulares basados en sus requisitos específicos. Para obtener una guía completa de todas las expresiones disponibles que puede utilizar en sus análisis, consulte Lista completa de expresiones en el editor de análisis.

Límite y ordenación

Puede definir el número máximo de filas que contiene el resultado de la consulta añadiendo un límite. Con los límites, puede centrarse en datos específicos o limitar la cantidad de datos mostrados en un gráfico. Por ejemplo, puede añadir un límite para mostrar las tres líneas de producción que han tenido más defectos en el último mes.

Los datos de clasificación definen qué filas se incluyen al evaluar el límite. Puede añadir una ordenación ascendente o descendente para cualquier campo que forme parte del resultado de la consulta. Si añade varios campos para la ordenación, los datos se ordenarán primero por el primero. Los grupos resultantes para cada valor del primer campo se ordenarán después por el segundo, etc.

Tenga en cuenta que si no define la ordenación explícitamente, la ordenación del resultado de la consulta puede variar en función de los datos disponibles. Cuando se utilizan límites o gráficos con ejes ordinales, esto puede dar lugar a visualizaciones variables. Recomendamos añadir una ordenación adecuada en esos casos.

El siguiente ejemplo utiliza el gráfico que vimos utilizando Operaciones. Aquí, limitamos los resultados a 100 puntos de datos y los ordenamos en orden descendente en función de su fecha y hora.

Como la fuente de datos (la tabla) se actualiza con nuevos registros, la visualización sólo mostrará los 100 más recientes.

Intervalo de fechas

El intervalo de fechas define qué datos se incluyen en la evaluación del análisis. Piense en esto como un filtro para un valor de fecha-hora en el conjunto de datos. El intervalo de fechas restringe el análisis a los datos que son relevantes para un periodo de tiempo especificado. Por razones de rendimiento, recomendamos utilizar el intervalo de fechas más corto posible para su caso de uso en lugar de añadir filtros adicionales más adelante para acotar el tiempo.

Se utilizan los siguientes valores de fecha y hora para el intervalo de fechas de las distintas fuentes de datos: * Datos de finalización de la aplicación * "Hora de inicio" de la finalización de la aplicación * Fecha de la tabla, seleccionable por el usuario * Fecha de creación * Fecha de actualización * Datos de la máquina * Hora de inicio de la entrada de actividad de la máquina

Filtros

Los filtros definen qué datos incluir en el resultado de la consulta. Los casos de uso típicos incluyen: * Mostrar datos sólo para una línea de producción específica * Excluir una máquina específica de un análisis * Mostrar sólo puntos de datos con un valor superior a un umbral específico.

Los filtros se configuran como una condición. Todos los datos que cumplen la condición se incluyen en el análisis. Veamos algunos ejemplos:

• Línea de producción igual a A
• Incluirá todos los registros que tengan "A" en el campo "Línea de producción
• El ID de la máquina no es igual a "Máquina 1
• Incluirá todas las máquinas que no sean iguales a "Máquina 1".
• Duración de la prueba > 55
• Incluirá todos los registros en los que la prueba haya durado más de 55 segundos.

Los filtros pueden definirse de dos formas distintas 1. Utilizando las funciones de filtro preconfiguradas en combinación con un campo de los datos de origen. 2. Configurando una expresión que se evalúe como un booleano.

Opciones de visualización

Barra/Línea/Dispersión

| Consulta | Visualización | | --- | --- | Una operación numérica | Gráfico de serie única. Índice de filas en el eje x. | Una operación de agrupación y una operación numérica. Agrupación de valores en el eje x. | Dos agrupaciones y una operación numérica Gráfico multiserie. La primera agrupación en el eje x, la operación en el eje y y la segunda agrupación para dividir la operación en series. | Gráfico multiseries: dos o más operaciones numéricas. Una serie por operación. Índice de filas en el eje x. | Una agrupación y dos o más operaciones numéricas Gráfico multiseries. Una serie por operación. Agrupación de valores en el eje x. |

Con un gráfico de barras, puede alternar entre un gráfico apilado o sin apilar para crear una vista comparativa.

Histograma

| Una operación numérica | Histograma de los valores resultantes para esa operación | Una operación numérica y otra operación | Histograma de los valores resultantes para la primera operación agrupados por los valores de la segunda operación | Histograma de los valores resultantes para la primera operación agrupados por los valores de la segunda operación | Histograma de los valores resultantes para la primera operación agrupados por los valores de la segunda operación | Histograma de los valores resultantes para la primera operación agrupados por los valores de la segunda operación.

Donut

| Una operación numérica | Gráfico Donut de valores de la operación numérica. Índice de filas como etiquetas. | Una agrupación y una operación numérica | Gráfico Donut de valores de operación numérica. Primera agrupación como etiquetas.

Indicador o valor único

| Una operación | Valor de la primera fila de la primera operación | Una agrupación | Valor de la primera fila de la primera agrupación | Una agrupación | Valor de la primera fila de la primera operación numérica.

Caja

| Consulta | Visualización | | --- | --- | | Una operación numérica | Box Plot de valores de la operación | | Una agrupación y una operación numérica | Box plots por valores de la agrupación | .

::: (Info) (NOTA) Este gráfico no tiene en cuenta la ordenación definida en la consulta. :::

Presentación

Los campos/variables de imagen seleccionados para las operaciones se muestran en la presentación de diapositivas, mientras que cualquier otro campo/variable se muestra debajo de la presentación de diapositivas para cada imagen.

Pareto

| Consulta | Visualización | | --- | --- | Una operación numérica | Diagrama de Pareto de la operación, utilizando el índice de filas para el eje x | | Una agrupación y una operación numérica | Diagrama de Pareto de la operación, utilizando la agrupación para el eje x | .

::: (Info) (NOTA) Este gráfico no tiene en cuenta la ordenación definida en la consulta. :::

Tabla

Muestra todos los valores de la consulta.

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